基于T-S模糊FTA與仿真的艙蓋機構(gòu)故障診斷方法

陳鵬飛，吳 鋒，何培壘，文曉武

（中國航發(fā)四川燃氣渦輪研究院航空發(fā)動機高空模擬技術(shù)重點實驗室，四川綿陽621024）

0 引言

高空模擬試驗是航空發(fā)動機研制過程中實現(xiàn)全工作包線范圍內(nèi)特性摸索與評價的重要方法[1]，其中，高空模擬試驗艙（簡稱高空艙）的精度和可靠性是確保飛行環(huán)境條件模擬、工作參數(shù)測試和性能評定不失真的關(guān)鍵因素[2]。大型高空艙（密閉艙）一般采用具有較大橫向/縱向開啟面積的大擴口仰掛式艙門開閉方式[3]，便于被試發(fā)動機及試驗裝置的艙內(nèi)外轉(zhuǎn)運與安裝，但此種方式，對艙蓋操縱機構(gòu)開閉和密封的可靠性要求較高[4]。

某大型大擴口仰掛式高空艙艙蓋的開閉是通過基于液壓傳動的2組并聯(lián)連桿機構(gòu)實現(xiàn)（簡稱艙蓋機構(gòu)），艙蓋質(zhì)量約為19000 kg，文獻[5]對艙蓋機構(gòu)工作原理進行了描述。該機構(gòu)始建于20世紀80年代，由于試驗過程中需要頻繁開啟和關(guān)閉，加之經(jīng)歷了2008地震，此機構(gòu)逐漸出現(xiàn)了不同步以及不穩(wěn)定等問題[6]。同步性是確保高空艙密閉性能的最重要體現(xiàn)，但該機構(gòu)使用年限較長，并經(jīng)歷過多次維修，系統(tǒng)故障源及故障程度難以判定，且存在多種因素相互作用的可能，屬于疑難故障[7]。

故障樹分析（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）方法是當代系統(tǒng)可靠性研究的重要方法[8]，為建立在故障原因與故障現(xiàn)象之間因果關(guān)系已知基礎(chǔ)上的1種有向樹；為解決復(fù)雜系統(tǒng)組件及其之間的作用關(guān)系無法準確表達等問題，文獻[9]引入模糊事件和事件信息模糊性的表達方法，優(yōu)化了傳統(tǒng)FTA方法；宋華等將T-S模型和模糊理論引入到FTA分析中[10]，首次提出基于T-S模型的模糊FTA方法；并通過組合導(dǎo)航系統(tǒng)驗證了此方法的有效性。文獻[11]在T-S模糊FTA算法基礎(chǔ)上，提出了T-S模糊重要度計算方法，并驗證了T-S模糊重要度算法的適用性；文獻 [12]提出基于T-S故障樹的模糊可靠性評估方法，對艙蓋機構(gòu)液壓系統(tǒng)進行模糊可靠性評估。以上所述診斷方法，故障特征值的提取是難點，且需具備一定的試驗條件才能完成。文獻[13]通過計算機仿真，分析并得到了航空發(fā)動機復(fù)雜管路系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)振動分布狀況以及直觀的振型特征，為所研究對象的故障診斷提供樣本；文獻[14]針對傳統(tǒng)的方法無法解決元件老化、磨損等問題，通過建立其數(shù)學模型，仿真計算了2種典型故障模式，直接描述了基于模型的故障診斷方法。由此可見，虛擬環(huán)境下的故障仿真可以在不同的條件下，甚至在試驗人員不便參與的環(huán)境下，得到可能的故障模式和路徑，并充實到故障診斷知識庫中，最后根據(jù)反推機理和搜索策略將其應(yīng)用于故障診斷。

本文針對傳統(tǒng)故障分析方法在故障程度和事件間關(guān)系難以確定，以及故障特征值提取難題的基礎(chǔ)上，提出引入T-S模糊故障樹分析與故障虛擬重現(xiàn)相結(jié)合的故障診斷方法，開展艙蓋機構(gòu)的可靠性研究。

1 基于T-S模糊FTA

1.1 建立T-S模糊故障樹

艙蓋機構(gòu)液壓原理如圖1所示，為簡化故障模型，僅對小蓋系統(tǒng)不同步的故障模式、故障機理等進行分析，確定故障樹頂事件和底事件。系統(tǒng)各事件代碼見表1，T-S模糊故障樹如圖2所示。

圖2 小蓋系統(tǒng)T-S模糊故障樹

1.2 模糊可能性計算

設(shè) x1～x11和 T1～T5、T 的 常 見 故 障 程 度 為（0,0.5,1.0），隸屬函數(shù)參數(shù)選為 s1=s2=0.1，m1=m2=0.3。T-S模糊門見表2～7。

表2～7中的每行均代表1條模糊規(guī)則，如表2中第1行代表的規(guī)則：若x1為0，x2為0，則T1為0的可能性為1，為0.5的可能性為0，為1的可能性為0。

小蓋系統(tǒng)的各部件故障率見表8。

表2 T-S門1規(guī)則

表3 T-S門2規(guī)則

表4 T-S門3規(guī)則

表5 T-S門4規(guī)則

表6 T-S門5規(guī)則

表7 T-S門6規(guī)則

表8 小蓋系統(tǒng)的各部件故障率

表中數(shù)據(jù)根據(jù)樣本手冊獲得的各部件故障程度為1的可能性。假設(shè)各部件故障程度為0.5的模糊可能性與為1的故障率相同，則可根據(jù)表2，按文獻[12]的T-S算法得到T1的模糊可能性為

同理可求出T2～T5的模糊可能性，并由表7以及中間事件的數(shù)據(jù)可以得到艙蓋機構(gòu)小蓋系統(tǒng)T的故障模糊可能性為

上述結(jié)果說明：系統(tǒng)故障的模糊可能性與部件的模糊可能性基本為1個數(shù)量級。系統(tǒng)出現(xiàn)故障程度為1的模糊可能性大于油缸、動力源系統(tǒng)、控制閥以及機械等故障的模糊可能性，這與實際工況相符；計算結(jié)果與統(tǒng)計的小蓋系統(tǒng)不同步故障概率分布吻合，驗證了該方法的正確性。

2 故障虛擬重現(xiàn)

2.1 仿真建模

建立艙蓋機構(gòu)機電液系統(tǒng)仿真模型如圖3所示。通過設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)，利用仿真結(jié)果與系統(tǒng)正常工作時的性能比對，調(diào)整仿真模型參數(shù)值使所建模型與實際液壓系統(tǒng)性能達到最佳近似。艙蓋機構(gòu)運動曲線如圖4所示。從圖中可見，為證明仿真模型的正確性，模擬了開關(guān)蓋過程中液壓缸行程、系統(tǒng)壓力，整個動作分為4步：開小蓋、開大蓋、關(guān)大蓋、關(guān)小蓋，各動作之間間隔10 s。仿真模型在運動行程與系統(tǒng)壓力上，同實物系統(tǒng)只有微小差異[5]，因此，后面采用此模型進行不同步誤差分析。

圖3 艙蓋機構(gòu)仿真模型

圖4 艙蓋機構(gòu)運動曲線

2.2 故障重現(xiàn)

根據(jù)表1的故障事件，對調(diào)設(shè)系統(tǒng)模型各元件處于異常狀態(tài)下的參數(shù)進行仿真試驗，利用軟件模擬出系統(tǒng)的故障，得到元件各故障樣本曲線。油缸內(nèi)泄（故障事件x1）是小蓋系統(tǒng)發(fā)生過的1種典型故障，因此，選取了該底事件開展故障仿真算例研究，執(zhí)行機構(gòu)一活塞不同程度密封失效的仿真結(jié)果如圖5所示。從圖中可見，密封失效引起了油缸行程不同步（如圖5（b）所示）、油缸壓力變化（如圖5（c）所示）以及艙蓋傾斜（如圖5（d）所示）等故障特征，同時不同內(nèi)泄程度對應(yīng)的故障表現(xiàn)明顯不同。

圖5 小蓋油缸活塞密封失效故障仿真

通過T-S模糊FTA計算可知（假設(shè)其他液壓元件無故障），假定油缸活塞密封故障工況下小蓋系統(tǒng)完全故障的可能性為 1，即 P（T1=1）=1，且 P（T=1）=1。而通過模型仿真得出活塞密封完全故障時油缸也出現(xiàn)完全故障，內(nèi)泄將導(dǎo)致油缸壓力波動，非運動狀態(tài)時不能鎖定油缸長度，并最終導(dǎo)致系統(tǒng)不同步，即艙蓋傾斜。這也表明仿真結(jié)果與故障樹分析計算結(jié)果是一致的，同理，可以得出系統(tǒng)異常運行與系統(tǒng)故障x2～x11事件之間的聯(lián)系，進而獲取故障程度特征值，即部件發(fā)生故障時對頂事件的貢獻或重要度。

3 故障搜索決策

在利用故障樹自頂事件向下至底事件搜索故障原因時，為指導(dǎo)系統(tǒng)故障診斷搜索步驟的合理排序，將T-S模糊故障樹計算的各底事件作為候選方案，并將故障虛擬仿真初步計算出的重要度、搜索成本和維修代價等作為屬性[15-16]，根據(jù)所得信息建立拓撲結(jié)構(gòu)；并依據(jù)專家經(jīng)驗或歷史數(shù)據(jù)確定各因素之間的關(guān)系，得到條件概率分布。通過計算分析給定各屬性評價值；最后確定故障診斷決策次序。故障搜索決策流程如圖6所示。

圖6 故障診斷決策流程

設(shè)決策系統(tǒng)的 m 個方案，記為X={X1，X2，…Xm}；同時，用集合 Y={Y1，Y2，…Yn}表示 n 個屬性；W=（W1…Wn）T表示n個屬性的權(quán)重向量。在給定每個集合后，以方案和屬性集合中的各元素構(gòu)成決策矩陣記為C=（cij）m×n，其中隨機向量cij表示在不確定環(huán)境下，第i個方案在第j個屬性下的評價值，假設(shè)此隨機向量有K種取值，每種取值的概率分布已知，其中πk（ci）j表示第K種取值的概率。在確定上述信息的情況下，利用式（1）在m種方案中選擇最優(yōu)的方案或?qū)種方案進行排序。

為了更直觀、簡潔地介紹算法的演算過程，本文的屬性主要考慮有搜索成本S、故障概率P和重要度I，結(jié)合實際情況、專家經(jīng)驗及有關(guān)數(shù)據(jù)，其權(quán)重值見表9。

表9 故障權(quán)重值

計算[7]可得搜索方案的排序為：x1、x7、x2，x9、x10、x3、x8、x6、x4、x5、x11，故優(yōu)先診斷排在前面的決策方案。經(jīng)過依次實際檢查，確系液控單向閥（故障事件x7）故障引起的。在執(zhí)行機構(gòu)和負載（艙蓋）關(guān)小蓋或小蓋懸空停止的過程中，液控單向閥承受較大負載力考驗，經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，艙蓋能夠正常開關(guān)，但小蓋懸空停止后，存在艙蓋緩慢下降（傾斜）的情況，系統(tǒng)更換液控單向閥后，故障得以解決。

需要指出的是：采用模糊數(shù)學來描述事件發(fā)現(xiàn)概率，既可以減小獲取大型復(fù)雜系統(tǒng)事件發(fā)生概率精確值的難度；同時搜索策略又能將現(xiàn)場數(shù)據(jù)與工程經(jīng)驗結(jié)合起來，這種方法具有較大的靈活性和適應(yīng)性。該方法所得結(jié)果盡管是“模糊的”，但這不影響故障模型和搜索策略對設(shè)備故障定位排故與修護的指導(dǎo)性。

4 結(jié)論

（1）引入模糊故障樹分析方法。針對高空艙艙蓋機構(gòu)系統(tǒng)故障源以及故障程度難以判定問題，引入了T-S模糊故障樹分析方法，將模糊數(shù)學與故障診斷方法相結(jié)合。

（2）基于虛擬技術(shù)的故障診斷方法?；谙到y(tǒng)性能及可能出現(xiàn)的故障進行模擬仿真，直觀、明了地確定了底事件與系統(tǒng)故障的關(guān)系及其表現(xiàn)形式。

（3）通過故障機理分析與虛擬仿真技術(shù)相結(jié)合，并融合多屬性決策搜索方法作為系統(tǒng)故障診斷決策依據(jù)，為高空艙艙蓋機構(gòu)的故障診斷和維修保養(yǎng)提供理論支撐，也為類似深層次的智能故障診斷研究奠定基礎(chǔ)。

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